异构计算（Heterogeneous computing） 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高...我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。...而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。...表1.CUDA与OpenCL术语对比 表2.CUDA与OpenCL特点对比 3、异构计算的典型应用 异构计算并不神秘，目前已渗透各个领域，不仅是PC领域，也包括了手持移动设备领域、行业领域，甚至是云计算...事实上，异构计算至少在应用端（前台）并不像它的名字这样生涩，很多应用里面，都有异构计算的身影。小到网页及视频加速，大到DNA计算、蛋白质计算、气象运算，都能和异构计算搭上关系。
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
腾讯云搭载 NVIDIA A10 GPU 的异构计算实例即将上线！...该实例采用腾讯云首款自研星星海GPU服务器，该服务器支持高密度的加速卡配置，结合腾讯云卓越的软件优化能力，在兼顾性能最优的同时做到更高密度，有效降低单卡成本，为客户提供更具性价比的异构计算实例。...异构计算实例拥有多个亮点 1.单精度浮点运算能力显著升级 是上一代加速卡能力的4倍左右 2.网络能力全面升级 最多提供高达100G的网络带宽，提升数据实时传输效率 3.高密度GPU实例配置 有效降低AI
FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。...一种解决方法是通过硬件加速，采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。...我们看到的市场现状也是如此：使用 FPGA 做深度学习加速的多是企业用户，百度、微软、IBM 等公司都有专门做 FPGA 的团队为服务器加速，而做 FPGA 方案的初创公司 Teradeep 的目标市场也是服务器...的芯片特性有较为深入的了解，但其高并行性的特性往往可以使业务性能得到量级的提升；同时FPGA是动态可重配的，当在数据中心部署之后，可以根据业务形态来配置不同的逻辑实现不同的硬件加速功能；举例来讲，当前服务器上的...讲了这么多，当遇到业务瓶颈的需要异构计算芯片的时候，你是否能够根据业务特性和芯片特性选择出合适的芯片呢？分析完各类芯片特性，接下来，重点来了！
随后 "Fusion" 进化成名为 HSA （Heterogeneous System Architecture，异构计算系统架构）的技术标准，同时吸纳 ARM、Imagination、MTK、Qualcomm
---- 编者按 超异构计算，作为具有划时代意义的算力技术革命，这个趋势已经非常明显。...到了异构计算之后，更多是受限于编程的复杂度，以及CPU的性能仍然在快速提升，因此在异构这里大家停留了很久。...通过xPU的各种架构创新，包括DSA架构的出现，都是为了更好地提升xPU的性能和通用性，以此来优化异构计算的性能/灵活性。 但异构计算局限在某一个特定领域，每个领域的异构计算都是一个个孤岛。...NVIDIA观点：网络视角的DPU发展趋势 整个互联网是通过网络把设备连接起来组成的，站在网络视角，设备主要有两类： 用于网络连接的网络核心设备，如交换机、路由器等； 用于计算的网络接入端设备，如云服务器...、边缘服务器、自动驾驶超级终端、移动终端等，甚至也包括各种IoT设备。
接上篇：深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC （上） 3.2.1 CPU计算能力分析 这里 CPU 计算能力用 Intel 的 Haswell 架构进行分析，Haswell架构上计算单元有...我们看到的市场现状也是如此：使用 FPGA 做深度学习加速的多是企业用户，百度、微软、IBM 等公司都有专门做 FPGA 的团队为服务器加速，而做 FPGA 方案的初创公司 Teradeep 的目标市场也是服务器...讲了这么多，当遇到业务瓶颈的需要异构计算芯片的时候，你是否能够根据业务特性和芯片特性选择出合适的芯片呢？ 分析完各类芯片特性，接下来，重点来了！...Intel预计到2020年，30%以上的服务器CPU芯片将配备一个FPGA协处理器。...） 3.支持fpga之间通信，fpga计算资源池化，提供Hardware-as-a-Service的概念，将FPGA和服务器解耦。
CPU+GPU是目前最流行的异构计算系统，在HPC、图形图像处理以及AI训练/推理等场景得到广泛应用。 CPU+FPGA。...此外，需要说明的是，由于ASIC功能固定，缺乏一定的灵活适应能力，因此不存在CPU+单个ASIC的异构计算。...2.2 基于CPU+GPU的异构并行 如图所示，是典型的用于机器学习场景的GPU服务器主板拓扑结构，是一个典型的SOB（System on Board，板级系统）。...在此GPU服务器的架构里，通过主板，连接了两个通用CPU和8个GPU加速卡。...CPU+xPU的异构计算，由于主要算力是由xPU完成，因此，xPU的性能/灵活性特征，决定了整个异构计算的性能、灵活性特征： CPU+GPU的异构计算。
出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求，算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型，转成端上推理引擎MNN所使用的格式，调用MNN在移动端上进行推理...在不同的移动端上，只用同一种芯片进行计算，是无法实现模型的高效运行的，因此我们需要探索各类芯片的使用，也就是异构计算。...对于异构计算而言碎片化是非常大的挑战。 首先是兼容性问题，同一套代码可能在A手机上跑得好好的，而在B手机上就崩溃或者不能使用了。...二 MNN中异构计算实现方案 在讲MNN异构计算的实现方案之前，我们先来看模型推理的流程。模型推理是一种特珠的有向无环图计算过程，图中每个节点称为算子，计算的输入输出都是张量。...最简单的异构计算设计是直接在算子层别引入加速，将算子的输入复制到执行端所需的内存上，异构计算完成后再复制回来，这样做会有较多的内存拷贝的损耗，移动端上一般会抵消异构计算本身的收益。
虽然可以“躺平”，在超异构计算平台直接复制现有的软件架构；但要想发挥超异构计算平台的强大性能，底层软件做一些调整也是必然的（当然，这些调整最好是润物细无声的渐进式迭代）。 底层软件最核心的是操作系统。...因此，引出了我们今天要讨论的话题：在超异构计算时代，操作系统架构会有哪些改变？...2 操作系统视角看超异构计算架构 2.1 超异构计算简介 从单核串行到（同构）多核并行，再从同构的多核并行到异构的多核并行。而典型的异构多核也有CPU+GPU以及CPU+DSA两大类模式。...超异构计算指的是多种异构计算的融合，最终形成CPU+GPU+多个不同类型DSA以及其他各种可能的处理器类型的模式。...Scale up）； 另一方面，还需要考虑芯片的高可扩展性，这样就可以通过扩展芯片和设备数量的方式快速的提升整体算力（Scale out）； 此外，还需要有强大的分布式操作系统的支持，把更多的跨芯片、跨服务器
也和很多朋友交流超异构计算相关的话题，大家提到的最主要的一个问题是：超异构和异构的本质区别在哪里？...3 异构计算存在的主要问题 3.1 DSA的问题 DSA无法包治百病。...3.3 异构计算的孤岛问题 随着异构计算成为计算的主流架构，也随着异构的处理器越来越多，最终的系统一定不是Host+某个唯一的xPU加速处理器，而是Host+很多个xPU加速处理器的模式。...服务器等计算机设备的物理空间和扩展总线/卡槽有限，很难支持太多的物理加速卡，异构加速处理器需要整合。 4 异构计算的架构优化 4.1 异构计算的优化权衡 维度一：处理器引擎的类型。...受限于前面提到的异构计算孤岛问题，把多个异构计算系统合并到一起的时候，不能简单的拼凑，而是要重新构建一个新的超异构计算系统。 接下来，更重要的问题来了：如何驾驭比异构并行更复杂的超异构融合计算？
作者 | 顾钧 2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。...当 IBM 在 S/360 服务器中提出体系结构这个概念之前，每一代 IBM 服务器的硬件实现都会有所不同（其实今日的处理器硬件亦是如此）。...由此带来了各不相同的指令，以至于开发者编写的软件无法在不同的 IBM 服务器上运行。 因此，经典的体系结构概念与软硬件的界面——指令集有比较大的关系。...高算力的 AI 处理器可以帮你加速计算的部分，但碍于服务器架构，异构计算也会带来一些额外的 I/O 开销。因此，问题的关键在于一个程序的处理时间究竟是花在计算上更多，还是花在 I/O 上更多。...在海量数据的场景下，如何利用异构算力需要仔细的设计，不然异构计算产生的 I/O 开销可能会适得其反。 异构计算在 AI 中的应用 异构计算的优势与局限都非常突出。
比如超异构计算，比如开放生态，比如“软件定义一切，硬件加速一切”，比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候，发现Intel已经在做了很多相关的布局。 看了之后，唯有点赞。...Intel认为超异构计算拥有三大要素： 超异构计算首先要有多种架构的芯片。...超异构，异构的就是不同种类、不同功能的芯片； 其次，在多个节点上面都需要部署已经生产好的芯片； 最后，需要统一的异构计算软件来开发人员更好的对其进行利用。...大会的主要参与者可以分为几类：芯片厂商Intel, Marvell，服务器厂商Dell，云服务系统软件厂商Red Hat, VMware，网络设备厂商Cisco, F5，混合云厂商IBM，网络服务厂商Meta...在一点点构建其超异构计算帝国的宏伟大厦。 不谋全局者，不足谋一域；不谋万世者，不足谋一时。Intel的超级战略布局，无出其右。
（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域，异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下，异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期，进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。...当前异构计算技术的主要推动力是英伟达等技术巨头，也涌现出一批如 ZILLIZ、Kinetica、OmniSci 等新兴技术团队，主流的计算框架如 Spark 等也逐步提高对异构计算的原生支持。...可以预见，异构计算将成为人工智能应用领域的重要技术趋势，在提高产品演进效率、降低设备与人工成本方面发挥至关重要的作用。
1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。...一种解决方法是通过硬件加速，采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。...图1：计算需求和计算能力的缺口发展形式 2 异构计算：STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候，部署平台会有四种选择 CPU、GPU、FPGA、ASIC。...相关阅读 深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC （下）
但同时一个利好因素是，在端侧应用，受限于人眼的识别能力，图片识别的张数要远比在服务器侧压力小。 2. 功耗的额要求：在机器人、无人车等应用中，和服务器端相比，功耗是一个关键因素。 ? ? ? ? ?
目前处于AI大爆发时期，异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。...尽管目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速，FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，在处理海量数据时，FPGA计算效率更高，优势更为突出，尤其在大量服务器部署时，隐形的运营成本会得到显著降低。...主题 今天分享的主题包括两点，一个是基于FPGA的异构计算的一般性问题，另一个就是我们团队（CTAccel）基于FPGA的异构计算方案。...2.1 基于FPGA的异构计算的一般性问题 对于FPGA在异构计算的一般性问题，结合我们的认识，从以下五个方面来说。 2.1.1 当前处理的困境 上图左边描述的是2016年AMD发布的一个报告。...这种主要集中于私有部署，用于客户有自己的数据中心或者自己的服务器的情况。客户可以自行购买硬件卡插入服务器，将我们的软件安装在卡上就可以使用我们的产品。另一种是基于公有云的。
软硬件双管齐下，构筑超异构计算时代 在 2018 年英特尔架构日上，英特尔首次向业界明确 XPU 异构愿景：由标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial）组成的...英特尔软硬件双管齐下，成功迈出从 CPU 转向 XPU 的第一步，开始构筑超异构计算时代，推动人工智能无处不在。...英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强进一步介绍道，超异构计算里的“超”体现在两个方面，一是封装集成能力，二是相配套的软件。...另外在集成技术上，英特尔推动集成光电的发展，致力将光学 I/O 封装进服务器。英特尔将光子技术与 CMOS 技术进行紧密结合，以减少两端转换的损耗。其次制作收发器，以更小的模式放到服务器当中。...将很多光处理模块做成小模块，可与 CMOS 光处理器件整合到一个芯片中，再放进服务器里，如此一来，集成光电可以大幅度缩小系统的尺寸和功耗，向实现将光子与低成本、大容量的硅芯片进行集成的长期愿景迈进了一步
超算和智能网卡 早在20年以前，基于异构计算的智能网卡就已经应用于超算（HPC）领域。...Onload到CPU上，还是把这些功能Offload到专用硬件： 常用Onloading，TCP/IP技术在数据包从网卡到应用程序的过程中，要经过OS，数据在主存、CPU缓存和网卡缓存之间来回复制，给服务器的...SmartNICs are an example of DPU (Data Processing Unit) technology AWS和Nitro 云计算催生超大规模数据中心，也同时放大通用算力的不足和异构计算的优势...在异构计算领域，头部云计算厂已经达成共识，相关产品也加速推出，包括支持计算下推的阿里云PolarDB（详见：可计算存储：数据压缩和数据库计算下推），以及 AWS re:Invent2020 再次提到的基于
针对活动中的卡通虚拟人，TMELAND 采用腾讯云异构计算平台提供的 GPU 渲染型实例来应对高并发的实时业务场景，保障乐迷们的音乐狂欢体验。...随着技术发展的成熟，腾讯云在高密度 GPU 自研云服务器、qGPU容器级资源切分技术与虚拟化技术、视频编解码技术及云端串流解决方案等基础技术上，都有了业界领先的技术储备，充分应对全真互联网时代下的云端串流业务需求...腾讯云异构计算平台提供云端强大渲染算力支持 丰富的算力选择 作为国内领先的公有云平台，腾讯云在异构计算方向有着广泛的布局和深入的技术积累。...对于云手机场景高密度部署需求， GI1 实例单 GPU 卡可支持 40 路 720p@30fps 王者荣耀并发运行，且单 GPU 卡具备高达 120 路 1080p@30fps 的 H.265 视频转码处理能力，无需外接编码服务器...完善的软件生态 除机型实例产品外，腾讯云在异构计算软件生态也积极布局，推出面向计算场景的计算加速套件TACO Kit 和提供GPU 虚拟化共享能力的 qGPU 产品。
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